¿Qué son macrodatos o Big Data?

Big data es un concepto que engloba toda la información que se almacena, procesa y gestiona dentro de una infraestructura informática a gran escala.

0
6
¿Qué son macrodatos o Big Data?

¿Qué es el Big Data?

El término Big Data, también conocido como datos masivos o grandes datos, se refiere a conjuntos de datos de tamaño y variabilidad tan grandes y complejos que requieren herramientas tecnológicas, como la inteligencia artificial, para procesarlos.

Igualmente nombrado data intelligence o data warehousing, es una de las palabras de moda hoy en día.

Puede definirse como un almacén de datos de gran volumen y/o velocidad que es demasiado grande para procesarlo con las herramientas tradicionales de gestión de bases de datos.

En otras palabras, big data se refiere a un conjunto de plataformas tecnológicas especializadas en el manejo de enormes cantidades de datos complejos.

Big data, o grandes datos, es un concepto emergente en la era de las redes sociales. Se refiere a datos de gran volumen, alta velocidad y alto valor.

Puede que sea la palabra de moda hoy en día, pero ciertamente no es un concepto nuevo.

Los primeros «Big Data» quizás se originaron en experimentos científicos, como Newton y sus leyes del movimiento.

Además, durante décadas el mundo empresarial ha producido datos tan masivos y complejos que sólo las organizaciones más grandes han sido capaces de generarlos.

Sin embargo, hoy en día, debido a la evolución del desarrollo de software y hardware, los «Grandes Datos» están cada vez más al alcance de cualquiera que quiera adquirirlos.

El Máster en Inteligencia Artificial CEUPE es un programa de grado avanzado diseñado para ayudar a los estudiantes a desarrollar sus carreras en el campo de la IA, al mismo tiempo que les proporciona los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, así como conocimientos avanzados de técnicas de investigación y habilidades profesionales útiles para una futura carrera.

Big Data y Tecnología

Las empresas siempre han trabajado con datos, y eso significa que siempre habrá nuevas oportunidades para la investigación estadística.

Pero la llegada del big data ha supuesto un nuevo reto para la analítica, así como un nuevo abanico de posibilidades.

Con tantos datos disponibles, es necesario desarrollar nuevas habilidades y tecnología para recogerlos, almacenarlos y analizarlos.

Sin embargo, este campo avanza rápidamente. Constantemente aparecen nuevos programas informáticos y herramientas de análisis, lo que hace que los big data sean más accesibles que nunca.

Para muchas empresas, el big data se ha convertido en una parte fundamental de sus operaciones diarias.

Con la aparición del big data, la tecnología ya no se utiliza solo para procesar los datos, sino también para crearlos.

La llegada de tecnologías avanzadas como el IoT y la IA ha hecho que los big data puedan obtenerse de estas fuentes además de las tradicionales, como los correos electrónicos y los registros de las bases de datos.

Las empresas de venta al por menor están utilizando herramientas de análisis de medios sociales basadas en la IA para seguir el éxito de sus campañas.

¿Cómo se puede utilizar el Big Data?

Los Big Data pueden utilizarse en diferentes sectores para proporcionar una ventaja competitiva:

Sanidad: El Big Data puede utilizarse para almacenar y analizar el historial médico de un individuo y luego proporcionar planes de tratamiento personalizados.

Transporte: El uso de Big Data ha mejorado la logística en todo el mundo. Empresas como FedEx y UPS utilizan Big Data para optimizar las rutas de transporte y las entregas.

Gobierno: Las agencias gubernamentales han comenzado a utilizar Big Data en muchas formas como el censo, los registros de votantes y las estadísticas sobre el crimen.

Servicios financieros: Las tecnologías de Big Data están siendo utilizadas por las instituciones financieras para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real, de manera que puedan prevenir pérdidas financieras y mantener la confianza de los clientes.

Comercio minorista: Las empresas de venta al por menor utilizan las tecnologías de Big Data para hacer un seguimiento de la información de la cadena de suministro, de modo que puedan ofrecer un mejor servicio al cliente mediante la predicción precisa de la demanda de productos por parte de los clientes.

¿Cuáles son las ventajas del Big Data?

Las ventajas del Big Data son las siguientes:

Mejor toma de decisiones: Cuantos más y mejores datos tenga, más precisas serán sus decisiones.

El Big Data le da acceso a una gran cantidad de datos sobre el comportamiento, las preferencias y los intereses de sus clientes.

Esto, a su vez, le ayuda a tomar decisiones informadas como qué producto lanzar a continuación o cuándo hacer descuentos en un producto concreto.

Reducción de costes: El Big Data también puede ayudar a reducir los costes mediante la reducción de las pérdidas y la mejora del rendimiento.

Más generación de ingresos: La combinación de todos estos factores es que ayudan a aumentar la generación de ingresos para su organización.

Cuando se toman decisiones mejor informadas, se reducen los costes y se mejora la experiencia del cliente, se produce un aumento natural de las ventas, así como la atracción de nuevos clientes.

¿Por qué es importante el Big Data?

El big data es importante porque ayuda a las empresas a mejorar su capacidad de toma de decisiones al proporcionarles más información de la que tenían antes.

Por ejemplo, antes de la llegada del big data, una empresa podía estudiar las cifras de ventas del año anterior para predecir las ventas del año siguiente.

Con el big data, la empresa puede estudiar las cifras de ventas del último mes, de la última semana o incluso del último día para hacer predicciones más precisas de las ventas futuras.

Las empresas utilizan el big data para identificar nuevas oportunidades que no sabían que existían.

El big data también puede ayudar a las empresas a mejorar sus operaciones identificando tendencias o problemas potenciales en su cadena de suministro o red de distribución.

Tipos de Big Data

Datos estructurados: Estos datos se almacenan en formato de filas y columnas que están organizadas y pueden ser fácilmente recuperadas por el usuario.

Datos que se almacenan en sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

Este tipo de datos está organizado y tiene un modelo de datos predefinido.

Datos no estructurados: Estos datos no están organizados y no pueden almacenarse en ninguna base de datos.

Este tipo de datos está compuesto principalmente por texto, no tiene un modelo de datos predefinido y no encaja bien en las tablas relacionales.

Datos que incluyen texto, imágenes y audio.

Datos semiestructurados: Este tipo de datos no tiene un formato uniforme. Se organizan mediante etiquetas u otras técnicas de marcado.

Este tipo de datos se encuentra a medio camino entre los estructurados y los no estructurados, ya que pueden contener etiquetas u otros marcadores para separar los elementos semánticos, pero carecen de los límites estrictos de las relaciones totalmente estructuradas que se utilizan en las bases de datos relacionales.

¿Cómo se analizan los big data?

Los big data se analizan de diferentes maneras, en función de las necesidades de la organización.

El análisis de big data consiste esencialmente en identificar patrones en grandes cantidades de datos no estructurados.

Algunos de los métodos más comunes son:

Exploración de datos: Reunir, almacenar y preparar los datos. Esto se puede hacer de varias maneras, dependiendo del problema al que se enfrente y de sus herramientas

Análisis de clústeres: Método utilizado para encontrar grupos de objetos similares (cosas o casos) en un conjunto de datos.

Puede utilizarse para identificar nuevos segmentos dentro del mercado, como un nuevo grupo demográfico o una ubicación.

Clasificación: Método utilizado para clasificar (categorizar) objetos en un conjunto de datos.

Puede utilizarse para predecir si una entrada pertenece a una u otra clase, basándose en sus características.

Por ejemplo, se puede utilizar el análisis de clasificación en los datos de los clientes para saber qué productos prefieren los clientes en función de su edad, sexo e ingresos.

Análisis de regresión: Un método que intenta encontrar la relación entre las variables de su base de datos para que pueda entender qué factores tienen un impacto en su negocio.

Por ejemplo, puede utilizar el análisis de regresión en los datos de los clientes para comprender el impacto de los cambios de precio en el volumen de ventas.

Minería de textos: es una técnica particular de análisis de datos que se centra en el modelado y el descubrimiento de conocimientos con fines predictivos y no puramente descriptivos.

Conclusión: La revolución del Big Data ya está aquí.

Con todas estas tendencias convergiendo en la revolución del Big Data, estamos ante una Edad de Oro de los Datos que sin duda reconfigurará muchos aspectos de nuestras vidas, quizá el más importante, la forma en que abordamos los negocios y la economía.

El Big Data tiene el potencial de cambiar el mundo para mejor, pero también tiene implicaciones de gran alcance para los negocios, la industria y el comercio.

La medida en que esto afecte a nuestra vida cotidiana dependerá de la forma en que las empresas se adapten a este panorama en rápida evolución.

Las posibilidades son muchas, pero la noticia es que esta revolución ya está aquí. Y es algo a lo que debería prestar atención.

Sea cual sea el tipo de datos con el que trabaje, el Big Data tiene la capacidad de ayudarle a descubrir patrones y perspectivas que de otro modo nunca habría notado.

El Big Data es importante para todo, desde la seguridad de su información personal en línea hasta el seguimiento de las métricas de una empresa multimillonaria.

El futuro pertenece a Big Data, y cuanto antes lo adopte, mejor posicionado estará para cosechar sus beneficios.

Escribe tu comentario aquí 👇

Please enter your comment!
Please enter your name here

Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad y los términos de servicio de Google.